Big Data Analytics: qué es y para qué sirve
DataYa hemos comentado la importancia del big data en un post anterior, pues el volumen de empresas que utilizan los datos para su negocio se ha multiplicado en los últimos años.
En este artículo explicaremos qué es el big data analytics y por qué es tan trascendental en la actualidad.
¿Qué es el big data analytics?
Cuando hablamos de big data analytics, nos referimos precisamente a eso, el análisis de cantidades ingentes de datos acumulados para extraer patrones de comportamientos.
Se caracterizan por la alta velocidad a la que se generan, el enorme volumen de datos que analiza, la inmensa variedad de tipologías que engloban y el grado de veracidad que poseen.
Tipos de big data analytics
Existen 4 tipos de big data analytics que permiten la optimización de los datos de diferente forma.
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo explica con la ayuda de los datos y mediante gráficos e informes lo que sucedió en el pasado, pero no el por qué, ni lo que pasará en el futuro.
Gracias a este tipo de análisis, un ecommerce puede entender cuántas personas se han suscrito a su newsletter, pero no conoce la razón por la que lo han hecho. Por este motivo, las empresas no deberían contentarse con este análisis, pues no recaba la suficiente información para conocer al usuario.
Análisis de diagnóstico
Este análisis trata de interpretar los datos y responder a por qué ocurrieron. Se identifican patrones y se segmenta a partir de los mismos. En otras palabras, se les da forma para entenderlos.
En el ejemplo anterior, podremos saber si quien se ha suscrito lo ha hecho porque está pensando en dedicarse a ello profesionalmente o si simplemente quiere recibir descuentos, entre otras muchas cosas.
Análisis predictivo
El más útil para las empresas. Analiza los datos para predecir lo que podría suceder.
Este análisis predictivo puede proporcionar muchos beneficios si se hace de la manera correcta. El problema es que hacer esto no es simple, pues se basa únicamente en previsiones y depende en gran medida de la calidad de los datos obtenidos y filtrados en el análisis de diagnóstico y predictivo, por lo que requiere un tratamiento cuidadoso y una optimización continua.
Esto permite, por ejemplo, realizar campañas de marketing en función de lo que la empresa cree que le interesa al usuario en ese momento, en función de los datos que haya recogido anteriormente.
Análisis prescriptivo
Una evolución del anterior, basado en procesos de automatización o A/B testing. Este sistema, además de analizar los datos y predecirlos, aconseja cómo proceder a partir de ellos, recomendando, por ejemplo, por qué carretera debes viajar si no quieres coger tráfico.
El análisis prescriptivo utiliza tecnologías avanzadas, como el aprendizaje automático y los algoritmos, lo que hace muy difícil su implementación para la mayoría de empresas.
Para qué sirve el big data analytics
En este subapartado vamos a destacar los casos de uso del big data analytics y cómo aplicarlos en las empresas dependiendo del sector en el que nos encontremos.
Canal
Todos los proyectos tienen que ver con algún tipo de decisión de canal, sea online u offline.
Cuando realizamos un estudio de mercado para averiguar donde crear una nueva tienda física, podemos analizar datos sobre el potencial de venta según la ubicación.
También para cerrarlas, eso es lo que llevan haciendo los bancos con sus sucursales, pues la automatización de los pagos no para de crecer.
Riesgos
Volviendo al sector bancario, analizar riesgos es algo muy utilizado en big data analytics por las entidades de banca. Los ejemplos más típicos son:
- Análisis de la cartera: evaluar el riesgo de solvencia.
- Recobro: los procesos de recobro.
Fraude
Hace una década, muchas personas seguían reacias a escribir su número de cuenta en internet por miedo al fraude.
Sin embargo, la evolución tecnológica y el crecimiento del big data analytics por medio de la ciberseguridad ha hecho que las posibilidades de que las tarjetas de crédito sean robadas hayan descendido notablemente y, con ello, ha aumentado la confianza del consumidor a la hora de comprar por internet.
Text Mining
El text mining es el proceso de analizar colecciones de textos sin que sea necesario conocer las palabras o términos precisos que los autores han usado para expresar esos conceptos.
Se utiliza para comprobar incidencias con clientes y para realizar análisis de sentimiento (muy utilizado en marketing), entre otras cosas.
El text mining engloba los siguientes pasos:
- Identifica el texto.
- Extrae ese texto y los datos estructurados.
- Construye modelos de categoría.
- Analiza los datos estructurados.
Social Network Analytics
Esto se refiere a cómo podemos identificar clientes que estén relacionados entre sí, dentro de la base de datos de clientes que tenga una compañía.
Se basa en establecer relaciones a partir de información relevante que tengan sobre sus clientes. Funciona mejor cuando tus clientes son empresas porque puedes obtener muchos más datos.
Digital
Es una obviedad que una de las aplicaciones de uso del big data analytics es el sector digital, pues permite principalmente tres cosas:
- La personalización en tiempo real para cada usuario, para maximizar las posibilidades de éxito a la hora de lanzar ofertas. De hecho, la publicidad que aparece en internet se basa o debería basarse en las preferencias de cada persona.
- Real time bidding: el ejemplo más claro es el de Google Ads y sus pujas por anuncios.
- Proyectos de migración al canal digital: el proceso del traslado del mundo offline a online puede ser muy tedioso, tanto para oferentes como para demandantes del servicio. Gracias a herramientas de big data analytics, el proceso es automático.
Customer Intelligence
Recopilar e interpretar los datos de los consumidores para encontrar la mejor estrategia de comunicación o ventas es lo que conocemos como Customer Intelligence.
Gracias a esto, conocemos el valor del cliente para nuestra empresa, calculando, por ejemplo, su ciclo de vida o “Life Time Value”, métrica que ya te explicamos en nuestro artículo sobre la experiencia centrada en el cliente.
Sandbox
Es una plataforma de data que permite apilar todos los datos con el fin de construir productos o desarrollar los algoritmos que después se aplican a las situaciones de negocio y puedas hacerlo de manera independiente.
No es una rama del big data analytics al uso, pero permite que todas las demás se optimicen con facilidad.
Al fin y al cabo, las áreas de negocio de una empresa necesitan tener flexibilidad y velocidad “time to market” a la hora de generar nuevos productos o servicios.
Como has visto, el big data analytics es esencial para entender el comportamiento del usuario después de que hayan sido recopilados sus datos.
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